Die Frühjahrswelle von COVID-19 hat viele Krankenhäuser und Intensivstationen mit nach Luft schnappenden Patienten gefüllt. Viele Male wird diese Nummer für die Zulassung überprüft. Der Bedarf an effizienten und zuverlässigen Risikobiomarkern war noch nie so groß.
Studie:Das intestinale und orale Mikrobiom sind robuste Prädiktoren für den Schweregrad von Covid-19, der Hauptprädiktor für COVID-19-bedingte Todesfälle. Bildquelle:Kateryna Kon / Shutterstock Der 4C-Mortalitäts-Score wurde im September 2020 vom International Severe Acute Respiratory and Emerging Infections Consortium (ISARIC) und der Weltgesundheitsorganisation (WHO) beschrieben, um diesen Bedarf zu decken. Dieses weitreichende Risikobewertungssystem umfasst acht Variablen, einschließlich Alter, Sex, andere Vorerkrankungen, Ebene des Bewusstseins, Sauerstoffsättigung im peripheren Blut, und C-reaktives Protein (CRP).
Mit diesen Informationen, jedoch, die Vorhersagegenauigkeit betrug nur 79 %, 30 % der Patienten mit einem hohen Mortalitätsrisiko werden übersehen. Dies führte zu dem Versuch, das Todesrisiko mit einer anderen Methode vorherzusagen. Die Forscherinnen und Forscher der aktuellen Studie machten sich die Tatsache zunutze, dass das Darmmikrobiom bei COVID-19-Patienten schwere Störungen aufweist. Dysbiose genannt, wobei 23 Bakterienfamilien besonders mit der Schwere der Erkrankung bei Patienten in Verbindung gebracht werden, die mit COVID-19 ins Krankenhaus eingeliefert wurden.
Die Wissenschaftler haben mithilfe von Computer- und Analysewerkzeugen einen robusten Rahmen erstellt, um die Netzwerke der Verbindungen zwischen der Mikrobiota, klinische Merkmale, und Schwere der Erkrankung. Das haben sie gefunden Enterokokken , eine Spezies von Mund- und Darmbakterien, kann einen tödlichen Ausgang bei diesen Patienten robust vorhersagen.
An dieser kleinen Studie nahmen 69 COVID-19-Patienten mit mittelschweren bis schweren Symptomen teil. das ist, diejenigen, die weniger oder mehr als 4 Liter Sauerstoff benötigten, bzw. Von diesen, 63 hatte vollständige medizinische Unterlagen. Die klinischen Ausgangsmerkmale waren in beiden Gruppen vergleichbar, schwer und mittelschwer. Schwere Patienten mussten weitere sechs Tage im Krankenhaus bleiben, im Durchschnitt, als mittelschwer kranke Patienten.
Bei der Analyse der Daten zu Komorbiditäten, fanden die Forscher heraus, dass eine Kombination klinischer Variablen, einschließlich der Schwere von COVID-19, hatte eine Genauigkeit von 89 % bei der Vorhersage eines tödlichen Ausganges. Eigentlich, der Bedarf an 4 Liter Sauerstoff war der Hauptfaktor bei der Vorhersage eines solchen Ergebnisses. Wenn die Schwere der Erkrankung nicht berücksichtigt wurde, die Genauigkeit sank auf 84 %. Dieses Ergebnis zeigt, dass Atemwegssymptome für die Vorhersage von COVID-19-Ergebnissen von Bedeutung sind.
Die Sterblichkeit von COVID-19 wird anhand der Schwere der Atemwegssymptome und anderer Komorbiditäten vorhergesagt, die üblicherweise zur Triage von Patienten verwendet werden. (A) Bereich unter der Kurve-Empfangsbetriebskurve (AUC-ROC) für die einmalige Kreuzvalidierung zur Bewertung der Genauigkeit der COVID-19-Todesfälle. Rote Linien entsprechen dem Modell einschließlich aller klinischen Kovariaten (CC), schwarze Linie entspricht dem Modell mit allen klinischen Kovariaten außer der Schwere der Erkrankung (CC, kein Schweregrad). (B) Kovariaten, die nach dem Random-Forest-Klassifizierungsmodell ausgewählt wurden, geordnet nach ihrer Bedeutung bei der Klassifizierung von Todesfällen als Krankheitsergebnis. (C) Für kategoriale Kovariaten (Ja=1, Nein=0) Die Anzahl der in die Analysen eingeschlossenen 63 Patienten innerhalb einer bestimmten Kategorie wurde nach Ergebnis (überlebt, in Blau; Ist gestorben, in rot). (D) Für numerische Variable, Whisker-Plots (Median, Box-Interquartilsabstand, 5. und 9. Perzentil für Linien) werden verwendet, wobei jeder ausgefüllte Punkt einem einzelnen Patienten entspricht. (BH angepasster p-Wert <0,05) Es ist bekannt, dass sich eine Virusinfektion der Lunge langfristig auf das Darmmikrobiom auswirkt. Die Forscher, deshalb, nutzte dieses Wissen, um den Schweregrad von COVID-19 vorherzusagen, in Verbindung mit anderen gemeinsamen Maßnahmen. Sie testeten die Wirkung der ausschließlichen Verwendung klinischer Variablen, nur die Zusammensetzung des Darmmikrobioms, nur orale Mikrobiomzusammensetzung, die ersten beiden zusammen, und die erste und dritte in Kombination.
Sie fanden heraus, dass die Genauigkeit des ersten Modells ~76 % betrug. Wieder, die Komorbiditäten, die den Schweregrad der Erkrankung am besten vorhersagten, waren solche wie hoher Cholesterinspiegel, Latino-Rennen, koronare Herzerkrankung, Asthma, Fettleibigkeit, Atembeschwerden in Verbindung mit Hypoxie, schnelle Atemfrequenz, Anzahl der Tage im Krankenhaus, Thrombose, und männliches Geschlecht.
Unter Verwendung des zweiten und dritten Modells mit der Mikrobiota des Stuhls oder des Mundes als Prädiktoren, sie fanden Genauigkeiten von 92 % und 84 %, bzw. Dies ist eine Verbesserung der Genauigkeit um 122% bzw. 111%. bzw.
Die kombinierten Modelle zeigten die höchste Vorhersagegenauigkeit, bei 96%, Dies deutet darauf hin, dass die orale oder Darmmikrobiota besser in der Lage ist, den Schweregrad von COVID-19 vorherzusagen. Bei weiterer Analyse der Mikrobiota, die Forscher fanden eine Indikatorspezies, die im klinischen Labor kultiviert werden kann.
Die drei wichtigsten Bakterienarten für die Vorhersage des COVID-19-Schweregrades im Darmmikrobiom waren Bacteroides uniformis , Enterococcus faecalis , und Monoglobus pectinilyticus , während diejenigen aus dem oralen Mikrobiom waren Porphyromonas Endodontie, Veillonella tobetsuensis, und Bifidobacterium breve.
Enterococcus faecalis Bakterien, bekannt als Streptococcus faecalis. Diese Bakterien sind runde oder ovale Kokken, Hier sieht man typischerweise Zellketten. Bildquelle:Shutterstock Die gerichtete Analyse zeigte, dass eine Verringerung der Häufigkeit von Enterococcus faecalis , und Porphyromonas endodontalis, im Darm und im Mund, bzw, bei mittelschwer erkrankten COVID-19-Patienten, oder eine Zunahme der Häufigkeit dieser pathologischen Arten bei schwerkranken Patienten, waren die besten Prädiktoren für schweres COVID-19.
Zu den Prädiktoren für moderates COVID-19 gehörten eine Zunahme der Häufigkeit von Bacteroides fragilis , Bacteroides caccae, und Clostridium clostridioforme , im Stuhl oder Muribaculum intestinale im Mund.
Sie konnten keine Korrelation zwischen der Anzahl der Bakterien jeder Spezies und den Antikörpertitern feststellen, obwohl höhere Anti-RBD-IgG-Spiegel mit dem Überleben korreliert sind. Dies kann bedeuten, dass die Mikrobiota- und IgG-Spiegel unabhängige Prädiktoren für schwere Folgen sind.
“ In dieser Studie, Wir haben gezeigt, dass der Schweregrad der COVID-19-Krankheit durch die Zusammensetzung des Stuhls oder des oralen Mikrobioms mit höherer Genauigkeit als mit herkömmlichen klinischen Bewertungsmethoden vorhergesagt werden kann. Insbesondere, zwei Pathobionten in der oralen (Porphyromonas endodontalis) oder intestinalen (Enterococcus faecalis) Mikrobiota können als Indikatorspezies dienen, um den Schweregrad von SARS-CoV-2-Infektionen robust vorherzusagen .“
Dies könnte zu einer besseren Risikostratifizierung der Patienten führen, besonders seit Enterococcus faecalis ist einfach und kostengünstig zu kultivieren. Dies könnte dazu beitragen, Patienten, die wahrscheinlich tödliche Erkrankungen entwickeln, früher zu unterstützen. Die Forscher drängen darauf, dieses Bakterium in die klinische Risikostratifizierung im Gesundheitswesen einzubeziehen.
Die Schwere der Erkrankung ist mit unkontrollierten Entzündungen verbunden, und dies könnte eine Folge einer Darmdysbiose sein, die bei mehreren chronischen entzündlichen Erkrankungen inkriminiert wurde. Dieser Bereich bedarf weiterer Forschung, insbesondere die Rolle regulatorischer T-Zellen (Tregs) zu verstehen, die unter normalen Umständen für die Immunmodulation verantwortlich sind, aber bei COVID-19 abnormal exprimiert werden können.
Solche Studien könnten helfen herauszufinden, wie „ die Dysbiose bei SARS-CoV-2-infizierten Patienten, und insbesondere die Anreicherung der Pathobionten, die wir in dieser Kohorte beobachtet haben, kann über eine Veränderung der Treg-Entwicklung zur Schwere der COVID-19-Krankheit beitragen .“
medRxiv veröffentlicht vorläufige wissenschaftliche Berichte ohne Peer-Review und deshalb, sollte nicht als schlüssig angesehen werden, die klinische Praxis/das gesundheitsbezogene Verhalten anleiten, oder als etablierte Information behandelt.
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